人工智能开源框架（人工智能开源框架包括）

大家好！今天让创意岭的小编来大家介绍下关于人工智能开源框架的问题，以下是小编对此问题的归纳整理，让我们一起来看看吧。

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本文目录:

• 1、pytorch是什么？

• 2、一文看尽2018全年AI技术大突破：NLP跨过分水岭、CV研究效果惊人

• 3、人工智能的开源代码

• 4、RPA是什么技术？

一、pytorch是什么？

PyTorch是一个开源的Python机器学习库，基于Torch，用于自然语言处理等应用程序。

由Facebook人工智能研究院（FAIR）基于Torch推出了PyTorch。它是一个基于Python的可续计算包，提供两个高级功能：具有强大的GPU加速的张量计算（如NumPy）。包含自动求导系统的深度神经网络。

PyTorch的发展：

PyTorch的前身是Torch，其底层和Torch框架一样，但是使用Python重新写了很多内容，不仅更加灵活，支持动态图，而且提供了Python接口。它是由Torch7团队开发，是一个以Python优先的深度学习框架，不仅能够实现强大的GPU加速，同时还支持动态神经网络。

PyTorch既可以看作加入了GPU支持的numpy，同时也可以看成一个拥有自动求导功能的强大的深度神经网络。除了Facebook外，它已经被Twitter、CMU和Salesforce等机构采用。

二、一文看尽2018全年AI技术大突破：NLP跨过分水岭、CV研究效果惊人

量子位 出品 | 公众号 QbitAI

2018，仍是AI领域激动人心的一年。

这一年成为NLP研究的分水岭，各种突破接连不断；CV领域同样精彩纷呈，与四年前相比GAN生成的假脸逼真到让人不敢相信；新工具、新框架的出现，也让这个领域的明天特别让人期待……近日，Analytics Vidhya发布了一份2018人工智能技术总结与2019趋势预测报告，原文作者PRANAV DAR。量子位在保留这个报告架构的基础上，对内容进行了重新编辑和补充。这份报告总结和梳理了全年主要AI技术领域的重大进展，同时也给出了相关的资源地址，以便大家更好的使用、查询。报告共涉及了五个主要部分：

下面，我们就逐一来盘点和展望，嘿喂狗~

2018年在NLP 历史 上的特殊地位，已经毋庸置疑。

这份报告认为，这一年正是NLP的分水岭。2018年里，NLP领域的突破接连不断：ULMFiT、ELMo、最近大热的BERT……

迁移学习成了NLP进展的重要推动力。从一个预训练模型开始，不断去适应新的数据，带来了无尽的潜力，甚至有“NLP领域的ImageNet时代已经到来”一说。

正是这篇论文，打响了今年NLP迁移学习狂欢的第一枪。论文两名作者一是Fast.ai创始人Jeremy Howard，在迁移学习上经验丰富；一是自然语言处理方向的博士生Sebastian Ruder，他的NLP博客几乎所有同行都在读。两个人的专长综合起来，就有了ULMFiT。想要搞定一项NLP任务，不再需要从0开始训练模型，拿来ULMFiT，用少量数据微调一下，它就可以在新任务上实现更好的性能。

他们的方法，在六项文本分类任务上超越了之前最先进的模型。详细的说明可以读他们的论文：https://arxiv.org/abs/1801.06146Fast.ai网站上放出了训练脚本、模型等：http://nlp.fast.ai/category/classification.html

这个名字，当然不是指《芝麻街》里那个角色，而是“语言模型的词嵌入”，出自艾伦人工智能研究院和华盛顿大学的论文Deep contextualized word representations，NLP顶会NAACL HLT 2018的优秀论文之一。

ELMo用语言模型（language model）来获取词嵌入，同时也把词语所处句、段的语境考虑进来。

这种语境化的词语表示，能够体现一个词在语法语义用法上的复杂特征，也能体现它在不同语境下如何变化。

当然，ELMo也在试验中展示出了强大功效。把ELMo用到已有的NLP模型上，能够带来各种任务上的性能提升。比如在机器问答数据集SQuAD上，用ELMo能让此前最厉害的模型成绩在提高4.7个百分点。

这里有ELMo的更多介绍和资源：

https://allennlp.org/elmo

它由Google推出，全称是 B idirectional E ncoder R epresentations from T ransformers，意思是来自Transformer的双向编码器表示，也是一种预训练语言表示的方法。从性能上来看，没有哪个模型能与BERT一战。它在11项NLP任务上都取得了最顶尖成绩，到现在，SQuAD 2.0前10名只有一个不是BERT变体：

如果你还没有读过BERT的论文，真的应该在2018年结束前补完这一课：https://arxiv.org/abs/1810.04805另外，Google官方开源了训练代码和预训练模型：https://github.com/google-research/bert如果你是PyTorch党，也不怕。这里还有官方推荐的PyTorch重实现和转换脚本：https://github.com/huggingface/pytorch-pretrained-BERT

BERT之后，NLP圈在2018年还能收获什么惊喜？答案是，一款新工具。

就在上周末，Facebook开源了自家工程师们一直在用的NLP建模框架PyText。这个框架，每天要为Facebook旗下各种应用处理超过10亿次NLP任务，是一个工业级的工具包。

（Facebook开源新NLP框架：简化部署流程，大规模应用也OK）

PyText基于PyTorch，能够加速从研究到应用的进度，从模型的研究到完整实施只需要几天时间。框架里还包含了一些预训练模型，可以直接拿来处理文本分类、序列标注等任务。

想试试？开源地址在此：

https://github.com/facebookresearch/pytext

它能主动打电话给美发店、餐馆预约服务，全程流畅交流，简直以假乱真。Google董事长John Hennessy后来称之为“非凡的突破”，还说：“在预约领域，这个AI已经通过了图灵测试。”Duplex在多轮对话中表现出的理解能力、合成语音的自然程度，都是NLP目前水平的体现。如果你还没看过它的视频……

NLP在2019年会怎么样？我们借用一下ULMFiT作者Sebastian Ruder的展望：

今年9月，当搭载BigGAN的双盲评审中的ICLR 2019论文现身，行家们就沸腾了： 简直看不出这是GAN自己生成的 。

在计算机图像研究史上，BigGAN的效果比前人进步了一大截。比如在ImageNet上进行128×128分辨率的训练后，它的Inception Score（IS）得分166.3，是之前最佳得分52.52分 3倍 。

除了搞定128×128小图之外，BigGAN还能直接在256×256、512×512的ImageNet数据上训练，生成更让人信服的样本。

在论文中研究人员揭秘，BigGAN的惊人效果背后，真的付出了金钱的代价，最多要用512个TPU训练，费用可达11万美元，合人民币76万元。

不止是模型参数多，训练规模也是有GAN以来最大的。它的参数是前人的2-4倍，批次大小是前人的8倍。

研究论文：https://openreview.net/pdf?id=B1xsqj09Fm

前前后后，Fast.ai团队只用了16个AWS云实例，每个实例搭载8块英伟达V100 GPU，结果比Google用TPU Pod在斯坦福DAWNBench测试上达到的速度还要快40%。这样拔群的成绩，成本价只需要 40美元 ，Fast.ai在博客中将其称作人人可实现。

相关地址： Fast.ai博客介绍：

今年8月，英伟达和MIT的研究团队高出一个 超逼真 高清视频生成AI。

只要一幅动态的语义地图，就可获得和真实世界几乎一模一样的视频。换句话说，只要把你心中的场景勾勒出来，无需实拍，电影级的视频就可以自动P出来：

除了街景，人脸也可生成：

这背后的vid2vid技术，是一种在生成对抗性学习框架下的新方法：精心设计的生成器和鉴别器架构，再加上时空对抗目标。

这种方法可以在分割蒙版、素描草图、人体姿势等多种输入格式上，实现高分辨率、逼真、时间相干的视频效果。

好消息，vid2vid现已被英伟达开源。

研究论文：https://tcwang0509.github.io/vid2vid/paper_vid2vid.pdf

GitHub地址https://github.com/NVIDIA/vid2vid

相关地址

相关地址

三、人工智能的开源代码

LISP:像LISP这样的高级语言在人工智能中备受青睐，因为在各高校多年的研究后选择了快速原型而舍弃了快速执行。垃圾收集，动态类型，数据函数，统一的语法，交互式环境和可扩展性等一些特性使得LIST非常适合人工智能编程。PROLOG:这种语言有着LISP高层和传统优势有效结合，这对AI是非常有用的。它的优势是解决“基于逻辑的问题”。Prolog提供了针对于逻辑相关问题的解决方案，或者说它的解决方案有着简洁的逻辑特征。它的主要缺点(恕我直言)是学起来很难。C/C++:就像猎豹一样，C/C++主要用于对执行速度要求很高的时候。它主要用于简单程序，统计人工智能，如神经网络就是一个常见的例子。Backpropagation 只用了几页的C/C++代码，但是要求速度，哪怕程序员只能提升一点点速度也是好的。JAVA:新来者，Java使用了LISP中的几个理念，最明显的是垃圾收集。它的可移植性使它可以适用于任何程序，它还有一套内置类型。Java没有LISP和Prolog高级，又没有C那样快，但如果要求可移植性那它是最好的。PYTHON:Python是一种用LISP和JAVA编译的语言。按照Norvig文章中对Lips和Python的比较，这两种语言彼此非常相似，仅有一些细小的差别。还有JPthon，提供了访问Java图像用户界面的途径。这是PeterNorvig选择用JPyhton翻译他人工智能书籍中程序的的原因。JPython可以让他使用可移植的GUI演示，和可移植的http/ftp/html库。因此，它非常适合作为人工智能语言的。

四、RPA是什么技术？

RPA被认为是处理重复性、规则性业务的前沿技术。目前RPA广泛应用于政府企业的业务数字化升级，助力政企提质降本增效，但是在不同的行业场景中，RPA的应用形态往往有所差异，以实在智能RPA数字员工为例，已为众多金融、运营商、能源、电商等领域企业和政府提供数字化转型（智能化+自动化）解决方案。大家也可以通过以下文章更好地了解到RPA的真正用处

想知道RPA是干什么的，首先需要对RPA的发展历程有清晰的了解，接下来，我们为大家梳理一下不同阶段的RPA应用的状态。

一、RPA刚出现时：

RPA一词出现在2000年。此时的RPA已经比之前的“类RPA”有所不同，“取其精华，去其槽粕，推陈出新，革故鼎新”可以很好地总结这一阶段的发展情况。

它已经能将人工智能技术和自动化技术有效结合，其中应用最多的还是OCR技术，这让RPA软件不再依赖于代码进行屏幕抓取，而是允许用户以可视化的方式来使用拖放功能，建立流程管理工作流，并且将重复劳动自动化。这种方式降低了用户的使用门槛，无需专业编码知识即可迅速获取数据与搭建流程，也是RPA的价值所在。

但是这个阶段的RPA在落地过程中难以被市场所接受，好比如数字化积累，企业生产力的选择，企业增长桎梏的主要矛盾等等这些因素，还有技术手段无法解决厂家的自动化问题，部分的自动化看起来就像时鸡肋，因为人工成本较低的情况下，往往考虑的是加人数。

二、RPA出现后：

随着RPA开始通过简单的操作系统解决更复杂的任务，并且操作容易上手，越来越多的行业大规模投入使用。例如：BPO（Business process outsourcing ，业务流程外包）。

BPO将RPA视为提升效率和生产力的关键驱动因素。两者相辅相成，借助RPA，BPO以更低成本效益、更快响应能力的优势快速实现办公自动化。同时，RPA也得以在外包领域落地。

接着在2010年后，随着“互联网+”和“智能+”提上发展日程，RPA这项技术在各行各业实现了快速增长，特别是在保险、医疗保健、银行、新零售等行业。

RPA的实施大幅降低了人力成本，提高了生产力，同时减少了错误。

三、2020艾瑞报告一叶知秋-《2020中国RPA报告》

近两年，RPA厂商如雨后春笋般大量涌现，如何在竞争中形成自己的优势？实在智能的做法是：凭借先天AI优势，不断提升AI竞争力的同时，深入更多业务场景，赋予用户实现不同非结构化数据业务场景（如发票提取、语音文本转换等）的自动化，打造最准确、最高效、最懂用户的智能自动化产品，即章鱼数字员工。

实在智能在传统“三件套“架构的基础上，独创了自研AI能力平台“智能云脑”Z-Brain。智能云脑集成了包括Chatbot、数据平台、算法平台等多种AI能力。其中，在自然语言处理领域，Z-Brain覆盖了包括BERT、ALBERT、RoBERTa等最新算法；在计算机视觉领域，Z-Brain覆盖了DB、PMTD、RARE等最新算法。具备自学习、高效迭代、自动调参、多场景融合技术，可以输出AI组件，完成大规模复杂场景的智能决策。

文章节选：“在AI技术层面，「实在智能」的核心技术“云脑”采用业界最好的算法，可以根据不同用户的业务场景进行个性化数据训练，从而达到最符合用户业务需求的数据模型；通常数据训练周期在1——30天左右，训练时间的长短取决于数据和业务的复杂性。简单来说，「实在智能」是把AI能力赋予用户实现不同非结构化数据业务场景（如发票提取、语音文本转换等）的自动化，RPA只是一个载体。所以，未来RPA的发展一定是以AI为主，通过AI来打造产品差异化和竞争力……”

“由上而下的应用策略，说明组织的管理者看到了RPA在发展中起到的关键作用，可有效地通过RPA实现数字化转型；由下而上则说明实际需求是存在的，这两者需求普遍是共同存在的。因此，只有刚需自动化的存在，才会进一步激发RPA市场的发展，并且市场的觉醒速度将越来越快。初期只是在金融、银行等数据量较大的领域率先应用，但随着AI技术不断迭代变得越来越智能，将会在更多的业务场景看到RPA的身影。”

以上就是关于人工智能开源框架相关问题的回答。希望能帮到你，如有更多相关问题，您也可以联系我们的客服进行咨询，客服也会为您讲解更多精彩的知识和内容。

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